这个品类的数据长什么样
饰品投研数据主要来源于品牌方产品手册、行业展会公开资料、第三方质检报告、供应链报价单及产品实拍图。更新节奏随新品上市、季度促销动态调整，无固定周期。文档结构包含结构化Excel报价表、单款产品详情PDF、行业研报文档，以及带标注的产品图片。字段涵盖材质（如K金、银、合金）、克重、尺寸（直径、周长）、设计元素、产地、零售价、批发价等，多数字段附带明确单位。
这些特征在「多轮对话与提示词」这一环带来什么约束
饰品投研数据的多维度带单位字段，要求多轮对话需保留上下文提及的产品款号、材质等标识，避免不同产品的参数混淆。混合图片与文本文件的输入场景，要求系统需同时支持视觉识别与结构化文本提取，提示词需明确两类输入的处理逻辑。高频更新的新品数据，要求多轮对话的知识库召回范围需限定在近期更新的内容，避免调用过时信息。专业术语（如镶嵌工艺、成色等级）的统一表述需求，要求提示词需预设术语解释规则，确保回答的一致性。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
maxContext | 8000–12000 字符 | 饰品投研数据包含多字段参数与长文本研报，需保留多轮对话中的产品款号、材质等关键信息，避免上下文溢出 |
enable_multi_modal | 开启 | 饰品投研常伴随产品实拍图、设计稿，需同时处理文本文件与图片输入 |
recall_top_k | 前 6–8 条 | 饰品产品的参数维度多，需召回足够的相关字段信息支撑多轮对话的准确回答 |
system_prompt | 固定保留上下文提及的产品款号、SKU，统一单位表述（如克重统一用「克」，不用其他缩写） | 饰品字段多带单位，多轮对话中需避免单位混淆和产品错位 |
file_parse_chunk_size | 800–1000 字符 | 饰品的报价表、研报多为结构化文本，分段长度适配字段提取的完整性 |
available_models | 包含GPT系列与GLM系列模型 | 需覆盖文本处理与多模态处理的不同模型需求，适配不同场景的调用 |
本页给出的参数取值均为常规建议，用于确定配置的起点。实际取值受材料形态、数据量与业务规则影响，具体问题需具体分析，建议在自有样本上实测后再定。
容易做错的三处
- 现象：多轮对话后丢失之前提及的产品款号，回答出现参数错位。原因：未在
system_prompt中明确要求保留上下文的产品标识，导致上下文窗口截断后关键信息丢失。 - 现象：同时上传产品图片和报价文件后，仅提取了文本内容，未识别图片中的产品细节。原因：未开启
enable_multi_modal配置，未启用多模态处理能力。 - 现象：模型选择界面仅显示GPT系列模型，无法选择已对接的GLM模型。原因：未在
available_models配置中添加GLM模型的接口信息，未正确完成模型映射配置。
怎么确认配好了
- 发起包含产品款号、材质、克重的多轮对话，验证后续提问中系统能正确关联之前提及的产品信息。
- 同时上传饰品产品实拍图和结构化报价文件，验证系统能同时提取图片中的设计细节和文件中的价格、克重数据。
- 进入模型配置界面，确认已对接的GLM模型出现在可选列表中，可正常选择调用。
- 发起工作流测试，验证中间步骤的处理结果不在最终对话界面展示，仅返回最后一个模型的输出内容。
问题素材取自公开社区提问（2026-09-11 去重 4,834 条）。文中的配置项名称与取值区间需以所用版本的实际界面与文档为准；本页核验日 2026-09-14，当时的最新发布版本为 FastGPT v4.17.0。